一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是利用2024/02/21号最新发布的 YOLOv9其中提出的SPPELAN模块来改进SPPF,其中YOLOv9针对于这个模块并没有介绍,只是在其项目文件中用到了,我将其整理出来用于我们的YOLOv8的…
本文自研创新改进: 可变形大核注意力(D-LKA Attention)高效结合SPPF进行二次创新,大卷积核提升不同特征感受野的注意力机制。 1.SPP &SPPF介绍 YOLOv5最初采用SPP结构在v6.0版本(repo)后开始使用SPPF,主要目的是融合更大尺度(全局)信息 YOLOV8使用SPPF 作者对SPP和SPPF进行了比较,SPPF在不影响mAP的情况下可以...
三、FocalModulation模块的实现代码 模块完整介绍、个人总结、实现代码、模块改进、以及各模型添加步骤请访问如下地址: RT-DETR改进策略【SPPF】| NeuralPS-2022 Focal Modulation : 使用焦点调制模块优化空间金字塔池化SPPFblog.csdn.net/qq_42591591/article/details/143732689 RT-DETR改进合集地址: RT-DETR改进目录...
我们提出了焦点调制网络(简称FocalNets),在其中完全用焦点调制模块替代了自注意力(SA),用于建模视觉中的标记交互。焦点调制由三个组件组成:(i)焦点上下文化,通过一系列深度卷积层实现,从短距离到长距离编码视觉上下文,(ii)门控聚合,选择性地将上下文聚合到每个查询标记的调制器中,以及(iii)逐元素仿射变换,将调制器...
岸火梦呓创建的收藏夹默认收藏夹内容:YOLOv8模块改进(一)以ASPP和SPPFCSPC为例替换掉模型中的SPPF层结构,如果您对当前收藏夹内容感兴趣点击“收藏”可转入个人收藏夹方便浏览
RT-DETR改进策略【SPPF】| NeuralPS-2022 Focal Modulation : 使用焦点调制模块优化空间金字塔池化SPPF 一、本文介绍 本文记录的是利用焦点调制模块Focal Modulation改进RT-DETR的方法研究。Focal Modulation利用深度可分离卷积层实现的焦点语境化来编码从短到长范围的视觉语境,通过门控聚合有选择性地为每个查询标记收集...
本文给大家带来是用最新的RT-DETR模型中的AIFI模块间去替换YOLOv8中的SPPF。RT-DETR号称是打败YOLO的检测模型,其作为一种基于Transformer的检测方法,相较于传统的基于卷积的检测方法,提供了更为全面和深入的特征理解,将RT-DETR中的一些先进模块融入到YOLOv8往
本文给大家带来是用最新的RT-DETR模型中的AIFI模块间去替换YOLOv5中的SPPF。RT-DETR号称是打败YOLO的检测模型,其作为一种基于Transformer的检测方法,相较于传统的基于卷积的检测方法,提供了更为全面和深入的特征理解,将RT-DETR中的一些先进模块融入到YOLOv5往往能够达到一些特殊的效果(我个人猜测,所以我进行了一些实...
三、FocalModulation模块的实现代码 模块完整介绍、个人总结、实现代码、模块改进、以及各模型添加步骤请访问如下地址: YOLOv11改进策略【SPPF】| NeuralPS-2022 Focal Modulation : 使用焦点调制模块优化空间金字塔池化SPPFblog.csdn.net/qq_42591591/article/details/143305492 YOLOv11改进合集地址: YOLOv11改进目录...
(我实测直接替换SPPF是有降点的在我测试的三个数据集,所以我参考了RT-DETR模型的网络结构在AIFI之后额外添加一个Conv模块) (说一下这里为啥给到三颗星,因为这个改进机制无非就是替换SPPF对于我们的模型没有特别大的改动涨点效果也比较一般,其主要需要配和其它的RT-DETR模型来综合改进YOLOv5,如果单独使用比较适合...